海运危险品在集装箱船舶积载问题的案例探讨

危险品运输是国际海运中非常重要的一项内容,随着世界经济和国际贸易的发展,危险品集装箱化趋势日益明显.但是,目前一些船公司在危货积载上过分依赖软件,未能将船舶的实际装载情况及IMDG CODE条款充分考虑.此文试通过UN1942危险品运输的具体案例,探讨危险品箱在船积载问题.     

LR推动集装箱积载模式变革

目前．LR推出了一套具有革命性意义的新公式，该公式将允许在较高的甲板上堆放较重的集装箱．从而使船舶运输更多货物．加速货物流转、缩短货物滞港时间。LR海事主管TomBoardley表示，传统意义上，较高的甲板上不能堆放较重的集装箱．然而．新公式的诞生将允许船舶装载更重货物，有更多装载集装箱的选择方式。Boardley表示，通过使用该公式，一艘18000TEU的集装箱船．最大载货能力可以在原有基础上提高10％。同时．如果靠港的时间缩短，则允许船舶减速，这将有助于降低燃料消耗。从长期效益来看，船舶理论上装载更多的货物则意味着实际运货过程中所需船舶数量会更少。     

圆电极电磁流量计干标定模型及仿真

目前在电磁流量计的干标定研究中，为方便公式推导，通常将实际的圆电极简化为方电极模型．这种简化在电极尺寸较大时，会引入不必要的计算误差，影响流量计的标定精度．本文从圆电极模型出发，论述了其对应权重函数的计算过程．并针对大尺寸圆电极模型进行理想化计算，得到其点电极模型，并运用此模型进行了仿真研究．     

VxWorks系统下实现网络地址转换

介绍NAT/PAT的基本概念和协议结构,描述了协议的工作原理和机制,结合嵌入式实时操作系统VxWorks的网络协议栈,叙述了一种利用VxWorks操作系统提供的函数来开发实现NAT和NAPT的方法。     

基于Agent控制器的单路口信号灯学习控制方法研究

将强化学习中的Q学习算法与Agent技术相结合,构成Agent控制器对单路口的信号灯进行控制.介绍了将经验知识与Q学习算法相结合实现的Agent学习机制,提出了一种适合交通环境的强化函数,以解决单路口的动态实时控制.经仿真软件Paramics对实际路口进行仿真实验,验证了该方法具有较好的控制效果.     

基于Q学习的Agent在单路口交通控制中的应用

将Agent技术与Q学习算法相结合,应用到城市交通控制领域中,对单交叉口的交通流进行了控制研究,介绍了路口Agent的结构模型以及基于Q学习算法的学习机制的实现,提出了一种适用于交通控制的奖惩函数。即当红灯相位的饱和度大于绿灯相位的饱和度时,红灯相位的相对警界度在奖惩函数中占主导地位,此时大部分情况下会对Agent进行惩罚;在以后的决策过程中面对类似的交通状态Agent所选择的控制行为更倾向于将通行权切换给下一个相位,反之,Agent所选择的行为倾向于保持当前相位的通行权到下一决策时刻。并通过微观交通仿真软件Paramics对控制算法进行仿真研究,仿真结果表明该方法的控制效果优于定时控制,同时验证了奖惩函数的有效性。     

存在车辆干扰的车道线识别

为避免道路上行驶的其它车辆对车道线识别的干扰,提出了一种结合车辆识别的车道线识别方法。融合雷达数据,车辆识别模块首先在图像中识别出车辆占据的区域;对于每一个车道线识别模块挑出的车道线候选点进行判断,去除处于车辆区域的车道线点;如果有效车道线点数目不足,则利用卡尔曼滤波的跟踪结果,确定符合最小风险函数的车道线位置。经过多种工况下的试验验证,该方法能够稳定地对车道线进行识别,准确地提取车道线参数,并且算法对车辆干扰有良好的抵抗能力。     

时变变质率下两个仓库的易腐物品的库存模型

研究变质率呈Weibull分布的两个仓库的易腐物品的库存管理,建立了其确定性库存模型,给出了最优解的求解过程,并举例进行了证明。     

高级公路合理初始交通量的确定与计算方法

确定等级公路的合理初始交通量有着重要的现实意义，本文提出了从经济效益最佳的角度确定等级公路合理初始交通量的方法；分析了等级公路从开始修建到其设计年限期内所发生的各项费用；给面了确定等级公路合理初始交通量的具体函数及计算方法。     

发动机平衡力的分析

本文在论述了引起发动机不平衡的原因及满足发动机平衡条件的基础上,对发动机的平衡方法、原理进行了分析比较.